ElasticSearch中文搜索系统：Ansys Fluent MHD与Logstash集成应用

"这篇论文探讨了如何在大数据量下提高信息检索服务的搜索效率和匹配度，特别是针对中文数据的搜索。文中详细介绍了中文分词技术以及如何利用成熟的中文分词器IKAnalyzer来改善ElasticSearch的中文分词效果，以提升搜索相关性。此外，还提到了Logstash这一数据收集、处理和转发的开源工具，它在系统中的作用是将数据从源同步到全文搜索引擎ElasticSearch中。" 文章中提到的中文分词是全文检索的关键步骤，IKAnalyzer作为一个Java开发的分词组件，它采用了正向迭代最细粒度切分算法，提供了细粒度和智能分词两种模式。通过优化词典存储，IKAnalyzer实现了较小内存占用和用户词典的动态扩展。在解决ElasticSearch对中文文档分词能力不足的问题时，论文建议使用"ik_smart"模式进行粗粒度拆分搜索关键字，而"ik_max_word"模式用于索引分词，以实现最细粒度的拆分。实验结果表明，这种策略能显著提升中文分词的效果，增强搜索结果的相关性。 Logstash是数据处理的重要工具，由Java和Ruby编写，具备Input、Filter和Output三大组件，分别负责数据采集、过滤和输出。它能够灵活地从多种数据源获取数据，经过处理后再发送到目标位置，适合构建统一的数据处理流程。 系统设计部分，论文指出采用Android作为客户端平台，后端使用SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）开发框架，集成了用户管理、数据导入、信息检索和系统设置等功能模块。Logstash被用来将数据同步到ElasticSearch，结合全文搜索和数据库查询技术，提供统一查询接口，实现高效检索服务。同时，系统实现了接口级权限认证，确保不同用户检索权限的严格控制，保护敏感数据安全。 根据测试和实际应用，该系统表现稳定，搜索准确且高效，已在相关行业核心系统中得到应用。关键词涵盖了计算机应用技术、全文检索和精确搜索等领域。